華為云天籌AI求解器讓企業(yè)實現(xiàn)全局最優(yōu)的“鑰匙”

某工廠有數(shù)千種零件、上萬名工人、數(shù)百個廠房，疫情期間訂單暴漲，如何安排產(chǎn)能資源才能消化更多的訂單？

某大型機場，每天有上千個航班降落，在廊橋機位與遠機位的比例為 1:3 的情況下，如何讓更多的航班?？吭诶葮?？

某港口，每年集裝箱吞吐量近兩千萬箱，惡劣天氣后影響港口船只進出港和貨物裝卸載作業(yè)，大型船舶多等停留1小時將浪費近萬元，如何能快速調(diào)整計劃來緩解壓港現(xiàn)象？

對于制造、零售、物流等行業(yè)的從業(yè)者來說，這些問題想必非常熟悉。他們每天都要做出類似的決策，但是如何才能實現(xiàn)最優(yōu)的資源配置呢？

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，企業(yè)會發(fā)現(xiàn)不僅要提升單點效率，還要考慮系統(tǒng)全鏈路的協(xié)同和資源調(diào)度最大化。要做到全局優(yōu)化，就需要考慮所有制約因素、各環(huán)節(jié)的交叉及融合、以及現(xiàn)在和未來的變量互相制約等。

就像要實現(xiàn)交通效率最優(yōu)，不僅需要考慮一個路段的交通燈和路況，還要考慮整個城市的交通情況和交通指揮的協(xié)同。

如果場景簡單，變量和約束條件都比較少，企業(yè)可以用手工方式解決大部分問題。但隨著業(yè)務規(guī)模的擴大，這類優(yōu)化問題的復雜度會越來越高，變量和約束條件可能增至百萬、千萬級。海量因素環(huán)境下的復雜問題難度和規(guī)模巨大，僅通過人力很難實現(xiàn)最優(yōu)解。

為解決這些復雜的運籌優(yōu)化問題，企業(yè)需要引入一項決策優(yōu)化領(lǐng)域的根技術(shù)——數(shù)學規(guī)劃求解器，將全局因素以及人的經(jīng)驗轉(zhuǎn)化成數(shù)學模型，然后利用求解器計算出最優(yōu)解。

求解器并不是橫空出世的，但是為什么在企業(yè)應用中并沒有普及？

首先，求解器的技術(shù)壁壘高、研發(fā)難度大，長期以來，高性能商用求解器的核心技術(shù)始終是由歐美企業(yè)主導的。

再者，求解器存在著一定使用門檻。求解器本質(zhì)上是將經(jīng)驗轉(zhuǎn)化成數(shù)學模型、再求最優(yōu)解的過程。

將問題通過數(shù)學形式準確有效地表達，就像給應用題建立方程組，但如何把這個問題翻譯成求解器能理解的數(shù)學問題并不簡單，求解器對數(shù)學基礎(chǔ)和工程能力的要求都比較高，企業(yè)往往缺乏這種專業(yè)人才。

最后，求解器在產(chǎn)業(yè)方面主要被用來解決優(yōu)化問題，需要針對億級變量的復雜問題進行求解，要求極高的性能；企業(yè)業(yè)務狀態(tài)、數(shù)據(jù)實時變動，求解速度如果跟不上，會影響業(yè)務運轉(zhuǎn)效率。

另外，求解器還需要基于歷史數(shù)據(jù)不斷調(diào)整，這就涉及到許多調(diào)參工作，所以想要在業(yè)務場景中用好求解器并不容易。

如何讓企業(yè)能用上求解器這個好東西？

在華為全聯(lián)接2021上，華為高級副總裁、華為云CEO、消費者云服務總裁張平安發(fā)布了天籌AI求解器。

華為云天籌求解器首先解決的是“好用”問題：

更好用是解決求解器在適應不同場景問題下的最佳參數(shù)和策略的配置問題，讓客戶不需要反復試驗不同的配置參數(shù)和策略；

更智能是解決固定場景下結(jié)合歷史數(shù)據(jù)來優(yōu)化求解器性能的問題，讓求解器不斷適應客戶場景和問題，求解效果越來越好。

”

華為云主要從更好用和更智能角度來將 AI 和求解器結(jié)合：

首先是上層套件的智能化。求解器只能理解特定的輸入，但如何把具體問題轉(zhuǎn)換成這種輸入難住了一大批從業(yè)者。

因此，天籌AI求解器首先要做的就是充當一個“翻譯官”的角色，通過上層套件、工具的智能化來幫助用戶簡化求解器的使用過程，使得具體生產(chǎn)問題到求解器的映射變得更加簡單，降低求解器的使用門檻。

其次是求解過程的智能化。經(jīng)典的求解器大多是基于數(shù)學經(jīng)典算法的，但華為云發(fā)現(xiàn)，求解的過程其實也可以加入人工智能，從而提高求解速度，這也是所謂的“AI”求解器的另一層含義。

華為云將求解器技術(shù)、AI技術(shù)和運籌優(yōu)化技術(shù)深度融合，推出首個商用的AI求解器，即華為云天籌AI求解器，突破了業(yè)界運籌優(yōu)化極限：

求解規(guī)模極限：可支持億級規(guī)模問題的求解，可幫助處理更復雜場景的優(yōu)化決策；
求解速度極限：利用分布式并行加速技術(shù)，即使面對億級規(guī)模問題的求解，速度也能最高提升100倍；
建模效率極限：使用AI技術(shù)智能建模后，建模效率最高提升30倍；
求解效率極限：利用AI技術(shù)自適應調(diào)優(yōu)后，效率最高提升30%。

在全球權(quán)威的 Hans Mittelmann 線性規(guī)劃單純形求解器最新榜單中，華為云天籌 AI 求解器斬獲第一，刷新世界紀錄。

其次，華為云天籌AI求解器解決的是行業(yè)客戶“易用”的問題：

華為云將天籌AI求解器與行業(yè)場景結(jié)合, 推出一系列的行業(yè)智能決策平臺，幫助各行各業(yè)客戶快速應用AI求解器，解決企業(yè)優(yōu)化決策問題。

在金融行業(yè)：通過最優(yōu)投資組合的搭配，可提升15%的收益風險比；
在制造行業(yè)：可幫助工業(yè)配料快速優(yōu)化，效率提升30倍；
在交通行業(yè)：可優(yōu)化航班調(diào)度，讓260萬旅客不再坐擺渡車；

在供應鏈場景：基于AI求解器的生產(chǎn)排班，可實現(xiàn)超大規(guī)模計劃排產(chǎn)，供應能力最大化，庫存齊套率提升37%，每年節(jié)省巨大資金。

在物流行業(yè)：天津港與華為云合作開發(fā)了基于天籌AI 求解器的新一代港口智能計劃平臺，可實現(xiàn)整個港口計劃10 分鐘內(nèi)完成，計劃速度提升144倍，大幅提升作業(yè)效率和資源利用率。

華為云將持續(xù)開放AI求解器開發(fā)團隊十年間所沉淀的經(jīng)驗和AI能力，通過云服務的方式提供給千行百業(yè)的客戶，讓創(chuàng)新觸手可及，幫助客戶深耕數(shù)字化，快速實現(xiàn)全局最優(yōu)。